今天我们开始学习tensorflow2.0，用一种简单和循循渐进的方式，带领大家亲身体验深度学习。学习的目录如下图所示：

1.简单的神经网络学习过程

　　1.1张量生成

　　1.2常用函数

　　1.3鸢尾花数据读入

　　1.4神经网络实现鸢尾花分类

　　1.5简单神经网络实现过程全览

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  1. tensorflow2.0学习笔记第一章第一节

    一.简单的神经网络实现过程 1.1张量的生成 # 创建一个张量 #tf.constant(张量内容,dtpye=数据类型(可选)) import tensorflow as tf import num ...

  2. tensorflow2.0学习笔记第一章第二节

    1.2常用函数 本节目标:掌握在建立和操作神经网络过程中常用的函数 # 常用函数 import tensorflow as tf import numpy as np # 强制Tensor的数据类型转 ...

  3. tensorflow2.0学习笔记第一章第三节

    1.3鸢尾花数据读入 # 从sklearn包datasets读入数据 from sklearn import datasets from pandas import DataFrame import ...

  4. tensorflow2.0学习笔记第一章第四节

    1.4神经网络实现鸢尾花分类 import tensorflow as tf from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy ...

  5. tensorflow2.0学习笔记第二章第四节

    2.4损失函数损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距 nn优化目标:loss最小->-mse -自定义 -ce(cross entropy)均方误差mse:MSE(y_,y) ...

  6. tensorflow2.0学习笔记第二章第三节

    2.3激活函数sigmoid函数 f(x)= 1/(1 + e^-x)tf.nn.sigmoid(x)特点:(1)求导后的数值在0-0.25之间,链式相乘之后容易使得值趋近于0,形成梯度消失 (2)输 ...

  7. tensorflow2.0学习笔记第二章第二节

    2.2复杂度和学习率 指数衰减学习率可以先用较大的学习率,快速得到较优解,然后逐步减少学习率,使得模型在训练后期稳定指数衰减学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减率^(当前轮数/多少轮衰减一次) 空间 ...

  8. tensorflow2.0学习笔记第二章第一节

    2.1预备知识 # 条件判断tf.where(条件语句,真返回A,假返回B) import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.c ...

  9. tensorflow2.0学习笔记第一章第五节

    1.5简单神经网络实现过程全览

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